AD-NODE: Adaptive Dynamics Learning with Neural ODEs for Mobile Robots Control

📄 arXiv: 2510.05443v1 📥 PDF

作者: Shao-Yi Yu, Jen-Wei Wang, Maya Horii, Vikas Garg, Tarek Zohdi

分类: cs.RO, cs.LG, eess.SY

发布日期: 2025-10-06

💡 一句话要点

提出基于神经ODE的自适应动力学学习方法，用于移动机器人控制。

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 神经常微分方程 自适应控制 动力学学习 移动机器人 模型预测控制

📋 核心要点

  1. 现有基于模型的机器人控制器难以适应环境变化，尤其是在缺乏直接环境信息时。
  2. 该方法利用神经常微分方程学习动力学模型，并通过状态-动作历史推断潜在环境表示，实现自适应控制。
  3. 在多种机器人平台上，目标到达和路径跟踪任务验证了该方法在模拟和真实环境中的有效性。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种自适应动力学模型，用于移动机器人在不确定环境中有效执行任务，例如地面车辆和四旋翼飞行器。该模型通过从状态-动作历史中推断操作环境，无需直接的环境知识即可适应环境变化。该动力学模型基于神经常微分方程（Neural ODEs），并采用两阶段训练过程来学习潜在的环境表示。通过在三种复杂度递增的机器人平台上进行的goal-reaching和路径跟踪任务，验证了该方法的有效性：包括具有变化车轮接触条件的2D差分轮式机器人、变异风场中的3D四旋翼飞行器，以及在两种接触条件下进行真实世界部署的Sphero BOLT机器人。实验结果表明，该方法能够处理模拟和真实世界系统中时空变化的环境变化。

🔬 方法详解

问题定义：移动机器人在复杂和不确定的环境中运行时，其动力学模型需要能够适应环境的变化。传统的基于模型的控制方法通常依赖于精确的动力学模型，但在实际应用中，环境信息往往难以获取或随时间变化，导致控制性能下降。因此，如何使机器人能够根据自身的经验（状态-动作历史）来学习和适应环境变化，是一个关键问题。

核心思路：本文的核心思路是利用神经常微分方程（Neural ODEs）来构建一个能够学习潜在环境表示的动力学模型。该模型通过观察机器人的状态-动作历史，推断出当前所处的环境，并根据该环境信息来预测机器人的未来状态。这种方法避免了直接获取环境信息的需要，而是通过学习的方式来适应环境变化。

技术框架：该方法包含以下主要模块：1) 状态-动作历史记录模块，用于记录机器人的状态和动作序列；2) 环境推断模块，基于状态-动作历史，利用神经网络推断潜在的环境表示；3) 动力学模型，基于神经常微分方程，结合当前状态、动作和环境表示，预测机器人的未来状态。整个框架采用两阶段训练过程：首先，预训练动力学模型，使其能够根据给定的状态、动作和环境表示来预测未来状态；然后，联合训练环境推断模块和动力学模型，使其能够根据状态-动作历史来推断环境表示，并提高动力学模型的预测精度。

关键创新：该方法最重要的技术创新点在于将神经常微分方程与自适应环境推断相结合，构建了一个能够根据状态-动作历史来学习和适应环境变化的动力学模型。与传统的动力学模型相比，该模型不需要直接的环境信息，而是通过学习的方式来推断环境，从而提高了机器人在不确定环境中的适应能力。

关键设计：在环境推断模块中，可以使用循环神经网络（RNN）或Transformer等序列模型来处理状态-动作历史。动力学模型基于神经常微分方程，其关键在于定义ODE的导数函数，该函数通常由一个神经网络来实现。损失函数包括状态预测误差和环境表示的正则化项，用于约束环境表示的平滑性和可解释性。两阶段训练过程中的学习率、batch size等超参数需要根据具体任务进行调整。

📊 实验亮点

实验结果表明，该方法在2D差分轮式机器人、3D四旋翼飞行器和Sphero BOLT机器人上均取得了良好的效果。在路径跟踪任务中，该方法能够显著降低跟踪误差，并能够适应不同的环境变化，例如车轮接触条件的变化和风场的变化。在真实世界实验中，该方法也表现出了良好的鲁棒性和适应性。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于各种移动机器人控制领域，例如物流、农业、灾害救援等。通过使机器人能够适应复杂和不确定的环境，可以提高其工作效率和安全性。未来，该方法可以进一步扩展到多机器人系统，实现多机器人之间的协同控制和环境感知。

📄 摘要（原文）

Mobile robots, such as ground vehicles and quadrotors, are becoming increasingly important in various fields, from logistics to agriculture, where they automate processes in environments that are difficult to access for humans. However, to perform effectively in uncertain environments using model-based controllers, these systems require dynamics models capable of responding to environmental variations, especially when direct access to environmental information is limited. To enable such adaptivity and facilitate integration with model predictive control, we propose an adaptive dynamics model which bypasses the need for direct environmental knowledge by inferring operational environments from state-action history. The dynamics model is based on neural ordinary equations, and a two-phase training procedure is used to learn latent environment representations. We demonstrate the effectiveness of our approach through goal-reaching and path-tracking tasks on three robotic platforms of increasing complexity: a 2D differential wheeled robot with changing wheel contact conditions, a 3D quadrotor in variational wind fields, and the Sphero BOLT robot under two contact conditions for real-world deployment. Empirical results corroborate that our method can handle temporally and spatially varying environmental changes in both simulation and real-world systems.